Techniques de détection des analyses de fraude - De nos jours, les données commerciales sont gérées et stockées par les systèmes informatiques d'une organisation. Les organisations s'appuient donc davantage sur les systèmes informatiques pour prendre en charge les processus métier. En raison de ces systèmes informatiques, le niveau d'interaction humaine a été réduit dans une plus grande mesure, ce qui à son tour devient le principal motif de fraude dans une organisation. Pour détecter et prévenir à nouveau de telles fraudes, les organisations font appel à des contrôles automatisés.

Détection de fraude

La détection de la fraude signifie l'identification de la fraude réelle ou attendue au sein d'une organisation. Une organisation doit mettre en œuvre des systèmes et des processus appropriés pour détecter les fraudes à un stade précoce ou même avant qu'elles ne se produisent. La détection de fraude comprend les techniques suivantes

  • Proactif et réactif
  • Manuel et automatisé

Une organisation devrait inclure ces techniques de détection de fraude dans sa stratégie anti-fraude

Pourquoi la détection de fraude est-elle importante?

La technique de détection des fraudes est importante pour une organisation pour découvrir de nouveaux types de fraudes et aussi pour certaines fraudes traditionnelles. Même la technique de détection de fraude la plus efficace peut être contournée par un fraudeur qualifié. L'organisation doit donc être très intelligente dans le développement de telles techniques de détection de fraude.

Les avantages de la détection des fraudes sont les suivants:

  • Exposition réduite aux activités frauduleuses
  • Réduction des coûts associés à la fraude
  • Découvrez les employés vulnérables menacés de fraude
  • Avoir des contrôles organisationnels
  • Améliore les résultats de l'organisation
  • Gagne la confiance des actionnaires de l'organisation

Analytique pour la surveillance de la fraude

L'accessibilité des données d'entreprise à partir de sources internes et externes est devenue plus facile. Cela oblige les organisations à utiliser l'analyse dans leurs programmes de détection de fraude. L'analyse des données sur la fraude joue un rôle crucial dans la détection précoce et la surveillance de la fraude. Ces techniques d'analyse des données aideront l'organisation à détecter les cas possibles de fraude et à mettre en œuvre un programme efficace de surveillance de la fraude pour protéger l'organisation.

Qu'est-ce que Fraud Analytics?

L'analyse de la fraude est la combinaison de la technologie analytique et des techniques d'analyse de la fraude avec une interaction humaine qui aidera à détecter les éventuelles transactions inappropriées telles que la fraude ou la corruption, soit avant la transaction, soit après la transaction.

Pourquoi Fraud Analytics?

La détection d'anomalies traditionnelle et diverses méthodes basées sur des règles sont déjà utilisées par de nombreuses organisations pour détecter et prévenir la fraude. Mais ils ne sont pas si puissants. Ils ont leurs propres limites. Lorsque l'analyse est ajoutée à ces méthodes traditionnelles, elle améliore les capacités de détection de fraude et donne une nouvelle dimension aux techniques de détection de fraude.

Une autre raison importante d'utiliser l'analyse des données pour lutter contre la fraude est que, de nos jours, les systèmes de contrôle interne présentent des faiblesses de contrôle. Afin d'éviter cela, les organisations devraient avoir un contrôle sur chaque transaction qui a lieu et tester la transaction en utilisant des analyses de fraude.

Et l'analyse de la fraude aide également à mesurer les performances, ce qui vous aidera à normaliser et à contrôler l'amélioration constante.

Avantages de Fraud Analytics

  • Identifier les modèles cachés

L'analyse de la fraude identifie les nouveaux modèles, tendances et scénarios dans lesquels les fraudes ont lieu. Alors que les approches traditionnelles manquent de telles choses.

  • Intégration de données

L'analyse de la fraude joue un rôle important dans l'intégration des données. Il combine des données de diverses sources et des dossiers publics qui peuvent être intégrés dans un modèle.

  • Renforcer les efforts existants

L'analyse de la fraude ne remplace pas les méthodes traditionnelles basées sur des règles, mais elle s'ajoute à vos efforts existants pour vous apporter des résultats plus améliorés

  • Exploiter les données non structurées

L'analyse de la fraude aide à tirer le meilleur parti des données non structurées. La plupart des données structurées sont stockées dans l'entrepôt de données de l'organisation. Mais les données non structurées sont le lieu où se déroulent les activités les plus frauduleuses. C'est là que l'analyse de texte joue un rôle important dans l'examen des données non structurées et la prévention de la fraude.

  • Améliorez les performances

Grâce à l'analyse de la fraude, vous pouvez facilement identifier ce qui fonctionne pour votre organisation et ce qui ne fonctionne pas pour votre organisation

Processus d'analyse des données

Étapes pour créer votre programme de fraude

  • Créez un profil qui inclut tous les domaines où la fraude devrait se produire et les types de fraude possibles dans ces domaines.
  • Mesurer le risque de fraude et l'exposition globale à l'organisation. Priorisez les risques en fonction de la fraude.
  • Suivez la méthode de test ad hoc pour trouver des indicateurs de fraude dans des domaines particuliers de l'organisation
  • Établir une évaluation des risques et décider où accorder une plus grande attention
  • Surveillez l'activité et communiquez-la dans toute l'organisation afin que les employés de l'organisation soient au courant de ce qui se passe dans l'organisation
  • Si une fraude est découverte, informez immédiatement la direction pour résoudre le problème et savoir pourquoi cela s'est produit
  • Réparez tous les contrôles cassés
  • La séparation des tâches est très essentielle
  • Élargissez la portée du programme et répétez le processus

Méthodes d'analyse de la fraude

Il existe cinq méthodes de détection de fraude importantes.

  • Échantillonnage

L'échantillonnage est obligatoire pour certains processus de détection de fraude. L'échantillonnage sera plus efficace là où de nombreuses populations de données sont impliquées. Mais il a toujours son propre inconvénient. L'échantillonnage peut ne pas être en mesure de contrôler pleinement la détection des fraudes car il ne prend en compte que peu de population. Les transactions frauduleuses ne se produisent pas au hasard, par conséquent, une organisation doit tester toutes les transactions pour détecter efficacement la fraude.

  • Ad hoc

Ad-Hoc n'est rien d'autre que la découverte d'une fraude au moyen d'une hypothèse. Il vous permet d'explorer. Vous pouvez tester les transactions et découvrir s'il existe des possibilités de fraude. Vous pouvez avoir une hypothèse à tester et découvrir s'il y a une activité frauduleuse, puis vous pouvez enquêter sur la même chose.

  • Analyse répétitive ou continue

L'analyse répétitive ou compétitive signifie créer et configurer des scripts pour s'exécuter sur un volume important de données afin d'identifier les fraudes lorsqu'elles se produisent sur une période de temps.

Exécutez le script tous les jours pour parcourir toutes les transactions et recevoir une notification périodique concernant les fraudes. Cette méthode peut aider à améliorer l'efficacité globale et la cohérence de vos processus de détection de fraude.

  • Techniques d'analyse

Les techniques analytiques vous aident à découvrir les fraudes qui ne sont pas normales

  • Calculez les paramètres statistiques pour trouver des valeurs qui dépassent les moyennes de l'écart type.
  • Regardez les valeurs hautes et basses et découvrez les anomalies. De telles anomalies sont souvent les indicateurs de fraude
  • Classer les données - Regroupez vos données et transactions en fonction de facteurs spécifiques tels que la zone géographique.

Loi de Benford

La loi de Benford peut souvent être utilisée comme indicateur de données frauduleuses. La distribution de Benford est non uniforme avec des chiffres plus petits plus probables que les chiffres plus grands. En utilisant la loi de Benford, vous pouvez tester certains points et nombres et identifier ceux qui apparaissent fréquemment qu'ils ne le sont supposés et donc ils sont suspects.

Il existe plusieurs autres outils d'exploration de données de détection de fraude pour détecter la fraude

  • Correspondance des données - Cette méthode permet de savoir s'il existe des données qui correspondent exactement à d'autres données.
  • Cela ressemble à - C'est une autre méthode puissante où elle identifie les variations de noms d'employés d'entreprise valides.
  • Doublons - Il s'agit d'une autre méthode qui est la plus couramment utilisée par de nombreuses organisations pour identifier la fraude ainsi que toute erreur se produisant dans toutes les transactions commerciales.
  • Lacunes - Dans cette méthode, vous pouvez trouver les données séquentielles manquantes. Par exemple, si vous avez des bons de commande émis par la société dans un ordre séquentiel et si quelque chose manque, vous pouvez facilement le découvrir. C'est une méthode facile et elle fonctionnera très bien si elle est utilisée correctement.

Analyse de la fraude dans les compagnies d'assurance

L'analyse des données s'est révélée très fiable dans la détection des fraudes dans divers domaines. Prenons un exemple de détection de fraude d'une compagnie d'assurance utilisant des méthodes de détection de fraude

Trois méthodes de détection de fraude utilisées par une compagnie d'assurance

  1. Analyse des réseaux sociaux (SCN)

La méthode SNA suit l'approche hybride pour détecter la fraude. L'approche hybride comprend des règles commerciales organisationnelles, des méthodes statistiques, une analyse de modèle et une analyse de liaison réseau. Lorsque vous recherchez une fraude dans l'analyse de liens, vous devez rechercher des clusters et la manière dont les clusters sont liés aux autres. Plusieurs sources de données comme les dossiers, les jugements et les faillites peuvent être intégrées dans un modèle.

La figure ci-dessous explique le flux de la méthode de détection de fraude SNA dans une compagnie d'assurance

  1. Analyse prédictive de détection de fraude pour les mégadonnées

L'analyse prédictive utilise l'analyse de texte et l'analyse des sentiments pour examiner les données volumineuses pour la détection de fraude. L'analyse prédictive a été largement utilisée par de nombreuses organisations car elle aide à détecter de manière proactive les fraudes. Au début, l'analyse prédictive était utilisée pour analyser les informations statistiques stockées dans les bases de données structurées, mais maintenant elle est étendue au domaine des mégadonnées. L'image ci-dessous représente le flux de détection de fraude à l'aide de l'analyse des mégadonnées

  1. Gestion de la relation client sociale (CRM)

Le CRM social est un processus de détection de fraude. De nos jours, il est très important pour les compagnies d'assurance de relier les médias sociaux à leur CRM. Lier les médias sociaux au CRM augmente la transparence avec les clients. Cette transparence gagne la confiance des clients envers l'organisation. Cet écosystème centré sur le client profite dans une large mesure à l'entreprise et permet également de contrôler les clients. Le diagramme suivant représente le flux de Social CRM dans les compagnies d'assurance

Implémentation de l'analyse de données pour la détection de fraude

De nombreuses compagnies d'assurance utilisent différents outils de détection de fraude pour détecter la fraude. Mais un cadre plus fiable est nécessaire pour rendre le processus de détection de fraude plus efficace. Nous avons énuméré ici quelques étapes sur la façon de mettre en œuvre des analyses pour la détection des fraudes

  • Effectuer SWOT

De nombreuses organisations ont réalisé l'importance croissante de l'analyse de la fraude. Mais pressés, ils optent pour des solutions de détection de fraude coûteuses qui ne correspondent pas aux forces et aux faiblesses de l'entreprise. Par conséquent, les organisations doivent faire une analyse SWOT avant de commencer avec un programme de détection de fraude afin de le faire fonctionner au maximum.

  • Créer une équipe dédiée à la gestion de la fraude

Les entreprises traditionnelles ne disposent pas d'une équipe spécifique pour la détection des fraudes. Mais de nos jours, il est important d'avoir une équipe dédiée qui travaille pour trouver et prévenir les fraudes dans l'organisation. L'équipe doit disposer d'un flux et d'un système de détection des fraudes appropriés.

  • Construire ou acheter une option

Une fois l'analyse SWOT terminée et la répartition des équipes effectuée, il est important que les entreprises décident comment elles souhaitent mettre en œuvre l'analyse et quelles ressources sont nécessaires. Les entreprises doivent savoir si elles sont capables de créer une solution d'analyse pour elles-mêmes ou si elles doivent acheter une solution de détection de fraude analytique auprès d'un fournisseur. S'il y a un besoin d'achat, l'entreprise devrait faire une recherche sur les différents fournisseurs de détection de fraude et leurs produits disponibles sur le marché qui correspondent à leur entreprise. Il y a peu de facteurs importants à considérer lors de l'achat d'une solution d'analyse de la fraude comme le coût, l'interface utilisateur, l'évolutivité, la facilité d'intégration et autres.

  • Nettoyer les données

Intégrez toutes les bases de données dans l'organisation et supprimez toutes les choses indésirables des bases de données.

  • Établir des règles commerciales pertinentes

Les entreprises doivent élaborer des règles commerciales après avoir effectué une recherche sur les ressources et l'expertise de l'entreprise. Il existe différents types de fraude et peu sont spécifiques à une industrie particulière. Le fournisseur externe ne peut pas créer une solution de détection de fraude robuste sans obtenir les contributions appropriées de l'organisation ou de l'entreprise.

  • Fixer le seuil

Que la solution soit intégrée ou achetée à l'extérieur de l'entreprise, il convient de fournir des valeurs limites pour différentes anomalies. Les seuils sont définis à l'aide de la détection d'anomalies. Si les limites sont trop élevées, il y a des chances que des fraudes se faufilent entre les deux. Si les limites sont trop basses, alors beaucoup de temps et de ressources sont gaspillés. Par conséquent, une organisation doit être très intelligente pour déterminer les seuils

  • Modélisation prédictive

Les outils d'exploration de données sont utilisés pour créer des modèles qui produisent des scores de propension à la fraude liés à des mesures non identifiées. Une fois la notation effectuée automatiquement, les résultats sont établis pour examen et analyse approfondie.

  • Utilisation de SNA

Le SCN s'est avéré être le programme de détection des fraudes le plus efficace en modélisant les relations entre diverses entités.

  • Créer un système de gestion de cas intégré tirant parti des médias sociaux

Le système de gestion des cas permet à un enquêteur de connaître toutes les constatations importantes qui sont pertinentes pour une enquête et il peut s'agir de données structurées ou non structurées. Les métriques sont les indicateurs de fraude et peuvent être utiles pour la comparaison au niveau organisationnel ou au niveau du réseau.

  • Solutions analytiques tournées vers l'avenir

Les entreprises doivent toujours rechercher des sources de données supplémentaires et les intégrer au programme de détection de fraude actuel pour créer le programme de détection de fraude le plus efficace et le plus efficace. Cela vous aidera à éliminer toute nouvelle fraude qui pourrait se développer à l'avenir.

Conclusion

Les fraudes augmenteront à mesure que le volume de transactions de votre entreprise augmentera. L'avancement de la technologie est un avantage ainsi qu'un inconvénient pour votre entreprise car il ouvre de nouvelles voies aux fraudeurs. l'analyse pour détecter la fraude peut jouer un rôle très important dans l'identification de la fraude aux premiers stades et la protection de votre entreprise contre les pertes importantes. Il ne nécessite pas beaucoup de temps et de ressources pour exécuter des analyses de fraude pour votre entreprise. Commencez avec un petit projet de détection de fraude, puis commencez à vous développer. Cela peut prendre aussi peu que quelques semaines.

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Big Data